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一种自监督学习的DTCO工艺参数性能规格反馈方法
申请人信息
- 申请人:华南理工大学
- 申请人地址:510641 广东省广州市天河区五山路381号
- 发明人: 华南理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种自监督学习的DTCO工艺参数性能规格反馈方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311576073.0 |
| 申请日 | 2023/11/23 |
| 公告号 | CN117574844A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06F30/398 |
| 权利人 | 华南理工大学 |
| 发明人 | 李斌; 黄奕铭; 吴朝晖 |
| 地址 | 广东省广州市天河区五山路381号 |
摘要文本
华南理工大学获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种自监督学习的DTCO工艺参数性能规格反馈方法，用于优化芯片设计和制造工艺参数。收集半导体制造相关数据，包括芯片工艺参数和性能规格数据；清洗、归一化和特征化工程数据，为自监督学习模型训练做准备；建立自监督学习模型；使用自监督学习模型预测最佳工艺参数组合，以满足电路性能规格要求，双向地也可以基于电路性能规格需求预测工艺参数；定期验证自监督学习模型性能，基于泛化需求进行自监督学习模型微调，以确保不同材料、不同工艺节点下数据的准确性和稳定性。本发明可以实现DTCO工艺参数性能规格的自监督学习反馈，从而更好地满足半导体制造的性能和品质要求，提升DTCO流程效率。
专利主权项内容
1.一种自监督学习的DTCO工艺参数性能规格反馈方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.收集半导体制造相关数据；S2.清洗、归一化和特征化工程数据，为自监督学习模型训练做准备；S3.建立自监督学习模型；S4.使用所述自监督学习模型预测最佳工艺参数组合，以满足电路性能规格要求，或基于电路性能规格需求预测工艺参数；S5.定期验证所述自监督学习模型性能，基于泛化需求对所述自监督学习模型微调，以确保不同工艺节点下数据的准确性和稳定性。